| 大会名称 |
| 2021年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2021G |
| 開催年 |
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2021
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| 発行日 |
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2021-02-23
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| セッション番号 |
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D-11
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| セッション名 |
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画像工学
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| 講演日 |
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2021/3/10
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| 講演場所(会議室等) |
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Meeting 36
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| 講演番号 |
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D-11-22
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| タイトル |
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Global Reasoningユニットを用いたグラフ畳み込みニューラルネットワークによる顔パーツのセマンティックセグメンテーション
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| 著者名 |
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◎平田悠人, 檜作彰良, 中山良平,
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| キーワード |
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セマンティックセグメンテーション, 畳み込みニューラルネットワーク, グラフ畳み込み
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| 抄録 |
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本研究では，GloRe（Global Reasoning）ユニットを用いたConvolutional Neural Networkにより，顔パーツのセマンティックセグメンテーションを行う．実験試料として，Labeled Face in the Wild（LFW）データセットを使用する．このLFWには，12,013枚の顔画像と顔パーツに手動でアノテーションが付与されたマスク画像が含まれる．提案手法のネットワークはSegNetをベースとしており，Decoder側の各Un pooling層の後に，GloReユニットが挿入されている．このGloReユニットは，隣接領域間の関係をグラフ構造として捉え，グラフ畳み込みを行うことで，物体間の位置関係を考慮した特徴マップを生成できる．提案手法の平均IoU（Intersection over Union）は71.13%であり，従来のSegNetの平均IoU（69.33%）よりも高い値が得られ，提案手法の有用性が示唆された．
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